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09 2020 档案

3.分类算法-目标值离散型

摘要：一、k-近邻算法 1、工作机制： 给定一个测试样本 计算它到训练样本的距离 取离测试样本最近的k个训练样本 “投票法”选出在这k个样本中出现最多的类别，就是预测的结果 2、计算距离公式（欧式距离） 3、api 4、优缺点 5、使用交叉验证和网格搜索对k近邻算法调优 1）交叉验证 1. 目的 交叉验证 阅读全文

posted @ 2020-09-28 12:45 Linfinity 阅读(727) 评论(0) 推荐(0)

2.机器学习算法分类以及开发流程

摘要：一、机器学习算法分类 二、开发流程 三、scikit-learn操作数据 1、数据集 2、数据分割 代码： from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split li = 阅读全文

posted @ 2020-09-27 18:53 Linfinity 阅读(333) 评论(0) 推荐(0)

1.特征工程

摘要：一、数据特征提取 1、安装依赖库 pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Scikit-learn 注意：安装Scikit-learn前需先安装numpy和pandas 2、字典特征数据抽取 from sklearn.feat 阅读全文

posted @ 2020-09-26 21:51 Linfinity 阅读(178) 评论(0) 推荐(0)